翻出五年前给客户写的FAQ库，发现AI只爱答“带数字”那几条

昨晚对着一份五年前给客户做的FAQ库发愣，想起来可以拿它测测AI的偏好。

这个客户是做工业配件的，当年我给他们写了80多条FAQ，问题都是销售和客服从一线攒的。我把这批问答原封不动喂给三个AI，问的时候就用FAQ里的原句，看它引用哪几条。

结果挺意外：被引用最多的前10条，有7条答案里带具体数字。比如“XX型号耐温多少度”答“-20℃到120℃”，“多久换一次密封圈”答“800小时或6个月”。剩下3条不带数字的，也都是带明确条件判断的，比如“如果介质是酸碱，选A；如果是油，选B”。

反过来，那些“品质可靠”“售后无忧”之类的表述，AI一次都没引用过，哪怕问题问的就是“你们售后怎么样”。

我琢磨了一下，这其实不是AI的判断，是它学出来的偏好——训练语料里，带数字的答案往往出现在更权威的文档里，比如规格书、检测报告。AI等于把“有没有数字”当成了一个可信度的信号。

所以现在给客户做GEO，我加了一条硬规矩：FAQ里每个答案至少带一个数字或一个条件分支，写不出来就说明这条FAQ本身没信息量，得重写。

不过这里有个坑：数字必须对得上。我见过有客户为了凑数字，把“大概30天”写成“30天”，结果AI引用了，但用户真按30天等，投诉就来了。GEO不是骗AI，是让AI能准确复述你。

你们手头如果有老FAQ库，不妨也翻出来测一测，看AI引用的那几条是不是也带数字？或者有没有反例——不带数字也被大量引用的？我挺想看看这个规律在别的行业成不成立。